8. CHAPTER EIGHT: ECONOMIC ASPECTS OF EFFORTS AT DEMOCRATIC
8.2 E CONOMIC AND SOCIAL BACKGROUND
Os programas de factores humanos têm tido ao longo das duas últimas décadas e continuarão a ter no futuro um impacte extremamente positivo na redução de erros e violações de manutenção, bem como na redução dos custos que estes acarretam para as empresas aeronáuticas.
O sucesso desses programas tem sido devidos em larga escala à aplicação de modelos e/ou ferramentas metodológicas que permitem uma eficaz investigação, identificação, análise e reporte de ocorrências, incidentes e acidentes.
Os sistemas de reporte de ocorrências são analisados mais a frente neste trabalho, quando se abordar a gestão do erro humano em manutenção aeronáutica.
Neste tópico são referenciados alguns modelos e ferramentas metodológicas que têm contribuído, nos últimos 20 anos ou que estão a ser implementados nos programas de factores humanos, para a melhoria da segurança, fiabilidade humana e redução de custos em manutenção de aeronaves.
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Modelo Teórico de Reason Modelo Teórico de Reason
Modelo Teórico de Reason – este modelo também conhecido como modelo do “queijo suíço” está descrito no capítulo 2. É um modelo muito usado nos treinos de factores humanos, pois explica teoricamente como ocorrem os acidentes organizacionais.
Modelo SHELL Modelo SHELL Modelo SHELL
Modelo SHELL – este modelo encontra-se descrito com detalhe no capítulo 5. É um modelo que complementa o Modelo de Reason. Tem uma grande aplicação prática na indústria aeronáutica, pois enumera um vasto número de factores de risco possíveis que podem afectar o desempenho humano e causar acidentes aéreos. Permite identificar eficazmente que factores latentes originam os diversos tipos de erro humano, por exemplo, em manutenção.
Human Factors Analysis and Classification System (HFACS)
O Human Factors Analysis and Classification System (HFACS) é um modelo desenvolvido por dois especialistas norte-americanos da aviação: Douglas Wiegmann, da University of Illinois e Scott Shappell da Civil Aerospace Medical Institute (CAMI). O HFACS foi criado com o objectivo de complementar o Modelo Teórico de Reason e de permitir investigar as causas de acidentes aéreos e classificar os tipos de erros de manutenção (Bouquet et al, 2005).
De modo a compararem-se os referidos modelos, importa ter em conta o seguinte:
Como foi visto no capítulo 2, para Reason (1997.a) os acidentes organizacionais ocorriam devido a conjugação de diversos eventos provenientes de factores organizacionais, factores do local de trabalho e de actos inseguros.
Mas o Modelo de Reason não identifica que tipos de erros podem estar incluídos nesses factores. O HFACS veio preencher essa lacuna deixada pelo Modelo do “Queijo Suíço”, descrevendo as causas latentes, como podemos ver na Figura 4.2.
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Figura 4.2 - Estrutura do Modelo HFACS Fonte: Wiegmann and Shappell, 2001
Para além de indicar as causas latentes para a ocorrência dos erros de manutenção, o HFACS descreve inúmeros tipos de erros associados a cada causa latente, como se pode constatar na Figura 4.3 (Wiegmann and Shappell, 2000).
Figura 4.3 - Exemplo de tipos de erros baseados na perícia (skills)
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O modelo HFACS é considerado detalhado, começando com a investigação dos dados do acidente, de seguida esses dados recolhidos são registados numa base de dados e analisados. Finalmente os dados analisados são fornecidos às operadoras aéreas e às autoridades que controlam a aeronáutica civil, para que estes invistam fundos no projecto de estratégias e programas de factores humanos de modo a mitigar o erro humano em manutenção de aeronaves (Wiegmann and Shappell, 2000) e assim evitar situações semelhantes.
Maintenance Error Decision Aid (MEDA) Maintenance Error Decision Aid (MEDA) Maintenance Error Decision Aid (MEDA) Maintenance Error Decision Aid (MEDA)
O Maintenance Error Decision Aid é um dos sistemas mais antigos e mais usados por grande parte das companhias aéreas em todo o mundo de análise de erros de manutenção. Foi desenvolvido por uma equipa de especialistas em factores humanos da Boeing no início da década de 1990.
O MEDA apresenta uma lista com uma variedade de tipos de erros de manutenção e dos seus factores contribuintes, o que facilita a orientação durante a investigação das ocorrências.
No sistema MEDA são apresentados mais de 70 possíveis factores, como a fadiga, a falta de conhecimento, a pressão de tempo, etc. Inicialmente, e ao contrário do Modelo de Reason e do Human Factors Analysis Classification System (HFACS), este sistema não incluía a descrição ou classificação psico-cognitiva dos erros, ou seja não havia uma distinção entre erro e violação (Hobbs, 2008). Com o passar dos anos começaram a aumentar os casos de violações de manutenção (e.g, o não-cumprimento de regulamentos, políticas, processos e procedimentos), o sistema MEDA deixou de ser tratado como um processo de investigação de “erros”, passando a processo de investigação de “eventos” de manutenção (Boeing, 2008). O princípio de funcionamento do sistema é muito similar aos HFACS, sendo descrito na Figura 4.4.
Figura 4.4 - Princípio de funcionamento do MEDA
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Como se pôde observar na Figura 4.4, são investigados e analisados os factores contribuintes, os tipos de erros e violações e os eventos de manutenção. Após a conclusão das investigações e análises dos eventos, o sistema MEDA fornece um feedback à toda a organização de manutenção, de modo que esta trace estratégias de prevenção que reduzam a probabilidade de ocorrência de futuros eventos similares (Boeing, 2008).
Na Figura 4.5 descreve-se um excerto do sistema de investigação MEDA. Neste exemplo ao pessoal de manutenção é pedido que seleccione os tipos de eventos em que tenha estado envolvido.
Figura 4.5 - Excerto do sistema MEDA, com a descrição de possíveis eventos Fonte: Boeing, 2008
Desde 1995 mais de 40 organizações de manutenção de aeronaves em todo o mundo receberam treinos sobre a ferramenta MEDA. O MEDA tem sido bem sucedido nas organizações onde foi implementado. No entanto, há por vezes alguma dificuldade dos especialistas da Boeing em conseguir implementar o sistema em todas as companhias mundiais, nomeadamente naquelas que já possuem um método próprio e formalizado de investigação de eventos de manutenção (ERAU, 2002).
Maintenance Error Management System (MEMS)Maintenance Error Management System (MEMS)Maintenance Error Management System (MEMS)Maintenance Error Management System (MEMS)
Esta metodologia é uma versão britânica, adaptada do sistema MEDA, por parte da UK CAA. Portanto o princípio de funcionamento do MEMS é semelhante ao do MEDA.
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Este sistema foi desenvolvido com os seguintes objectivos (UK CAA, 2001):
• Criar um ambiente onde erros, violações e outras situações são livremente reportados e investigados, sem medo de represálias ou punições da organização.
• Fornecer um mecanismo para reporte e registo de erros e de outros problemas;
• Investigar problemas para determinar as causas primárias dos erros; • Fornecer informações de apoio aos gestores na prevenção de
ocorrências de manutenção.
Entretanto, para que o MEMS seja bem sucedido, não deve ser usado apenas como um repositório de dados. É necessário que haja um ciclo onde os problemas são reportados, registados, analisados e posteriormente seja dado um feedback dos resultados aos trabalhadores (UK CAA, 2001).
Aircraft Dispatch and Maintenance Safety System (ADAMS)Aircraft Dispatch and Maintenance Safety System (ADAMS)Aircraft Dispatch and Maintenance Safety System (ADAMS)Aircraft Dispatch and Maintenance Safety System (ADAMS)
A ferramenta Aircraft Dispatch and Maintenance Safety System (ADAMS) foi desenvolvida por um grupo de especialistas do Departamento de Psicologia da Trinity College de Dublin, na República da Irlanda (Hobbs, 2008).
Em comum com a ferramenta MEDA, o ADAMS inclui uma vasta gama de tipos de erros de manutenção. Também permite ao investigador descrever as formas psicológicas dos erros, através da enumeração de cerca de 100 possíveis factores contribuintes para tais erros. Esses factores são relacionados com as tarefas/procedimentos, o ambiente de trabalho, a organização e o estado mental e físico dos indivíduos que cometem os erros (Hobbs, 2008).
ErgonomiErgonomiErgonomiErgonomics Audit Program (ERNAP)cs Audit Program (ERNAP)cs Audit Program (ERNAP)cs Audit Program (ERNAP)
A metodologia ERNAP é uma ferramenta informática projectada para auxiliar as organizações de manutenção de aeronaves a conduzir auditorias em factores humanos sem recorrer a um consultor externo. Foi desenvolvida pela Galaxy Scientific Corporation, em parceria com a State University of New York at Buffalo, para a Federal Aviation Administration Office of Aviation Medicine.
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O sistema ERNAP auxilia os gestores a avaliar e a projectar ergonomicamente, procedimentos eficientes para manutenção e inspecção (Meghashyam, 1999).
A Figura 4.6 exibe um excerto do software ERNAP.
Figura 4.6 - Excerto do formato do programa ERNAP Fonte: ERAU, 2000
Como podemos constatar na Figura 4.6, o ERNAP basea-se em procedimentos descritos em checklists. As respostas assinaladas pelos utilizadores são posteriormente avaliadas, e são endereçadas recomendações ou melhorias por parte dos auditores, a serem adoptadas nos procedimentos de manutenção (Meghashyam, 1999).
AAAurora Aurora urora Murora MMMishap ishap ishap ishap MManagement MManagement anagement anagement SSSSystem (Aystem (Aystem (Aystem (AMMS)MMS)MMS)MMS)
Este sistema foi desenvolvido em 1995 pela Northwest Airlines em parceria com a Aurora Safety and Information Systems. O AMMS é um sistema informático de recolha de dados similar ao MEDA. Os investigadores encarregues do AMMS pertencem à gestão da manutenção da Northwest Airlines e a International Association of Machinists and Aerospace Workers (ERAU, 2002).
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Os trabalhadores envolvidos em erros de manutenção são entrevistados por especialistas, que usam o sistema para os conduzir ao evento e às suas possíveis causas. A esses trabalhadores são pedidas sugestões para evitar que o evento ocorra novamente. Os dados são recolhidos e analisados. A Northwest Airlines destaca um grupo de especialistas para estudar o problema, tendo sempre em conta as estratégias de prevenção sugeridas pelos trabalhadores, e de seguida são tomadas novas decisões. Essas decisões tomadas pela companhia também são avaliadas em termos de custo, onde é determinada o retorno do investimento nessas estratégias preventivas (ERAU, 2002).
No entanto, segundo (ERAU, 2002), os utilizadores têm que saber contornar dois desafios para que o programa seja bem sucedido:
• Como motivar o pessoal a falar e reportar os erros por eles cometidos, sem terem medo de sofrer punições;
• Como mudar nos gestores a cultura de punição para uma cultura de aprendizagem com os erros cometidos.
MMManaging Managing anaging Eanaging EEEngineering ngineering Sngineering ngineering SSSafety afety afety afety HHHealth (MESH)Health (MESH)ealth (MESH)ealth (MESH)
O MESH foi uma ferramenta informática criada em 1992 por uma equipa da University of Manchester liderada pelo Professor James Reason, destinada à British Airways Engineering. O objectivo do MESH é identificar e avaliar os factores mais frequentes locais e organizacionais que podem afectar a segurança e a qualidade de manutenção, tornando visíveis as condições latentes que condicionam a performance humana (ERAU, 2002).
Os factores locais que costumam ser avaliados nos hangares de manutenção são (ERAU, 2002):
• Nível de conhecimento e experiência; • Ferramentas, equipamentos e peças; • Qualidade do suporte de manutenção; • Fadiga;
• Pressão; • Ambiente; • Computadores;
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• Nível de cultura de segurança do pessoal.
Os factores organizacionais que costumam ser avaliados pelo MESH são (ERAU, 2002):
• Estrutura organizacional; • Gestão do pessoal;
• Aprovisionamento e qualidade de ferramentas e equipamentos; • Treino e selecção;
• Pressão comercial e operacional;
• Planeamento e calendarização de manutenção; • Comunicação.
Durante a investigação cada trabalhador atribui uma classificação a cada factor, com base numa escala fornecida pelos investigadores. As avaliações dos factores locais são posteriormente determinadas a partir da amostra recolhida. O software calcula a média de frequência e atribui uma escala relativa a cada factor. O software ainda tem uma caixa de texto livre onde os utilizadores podem deixar comentários sobre problemas específicos, garantido-se anonimato (ERAU, 2002).
De acordo com Hobbs (2008), existem duas grandes vantagens no uso dos sistemas de investigação de erros de manutenção acima descritos. Primeiro, porque têm demonstrado eficácia nas investigações, fornecendo “checklists” de factores e tipos de erros, que orientam o investigador no decorrer do processo de investigação. Segundo, porque após serem usados por um longo período de tempo, tornam-se numa base de dados estatísticos que permitem fazer uma análise de tendências futuras do erro humano nas organizações de manutenção.
Outros sistemas que auxiliam em grande escala na investigação de eventos de manutenção são os sistemas de reporte de ocorrências, os quais estão descritos no tópico seguinte.
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